Évaluation des LLM
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Évaluation des agents
Les benchmarks en sandbox cachent comment les agents échouent vraiment, l'Université de Hong Kong vient de résoudre ce problème
UniClawBench évalue les agents proactifs sur cinq capacités fondamentales dans 400 tâches bilingues réelles, en utilisant des conteneurs Docker en direct et une évaluation en boucle fermée impliquant trois agents. Il dissocie les capacités du modèle de base des choix de framework, révélant où les agents échouent vraiment.
2026-07-13
Outillage
Votre modèle d'IA est une commodité. Le pipeline est là où réside le véritable avantage.
Une analyse pratique, étape par étape, de la construction d'un pipeline d'écriture IA en 2025 : sélection du modèle, enchaînement de prompts et contrôle qualité. Pas de battage médiatique, juste l'architecture technique qui compte.
2026-07-11
Évaluation de modèles
Olmo-eval d’Ai2 offre aux développeurs de LLM un microscope pour chaque point de contrôle
Olmo-eval d’Ai2 apporte des différences par question et des benchmarks modulaires au développement actif de LLM, aidant les chercheurs à distinguer les progrès réels du bruit statistique.
2026-07-06